package com.fulu.javabase.arithmetic;

import java.util.Arrays;

/**
 * Given two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively,
 * return the median of the two sorted arrays.
 *
 * The overall run time complexity should be O(log (m+n)).
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/median-of-two-sorted-arrays
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class MedianofTwoSortedArrays {
    // O(m+n)
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int length = nums1.length + nums2.length;
        int[] nums = new int[length / 2 + 1]; // 空间可以节省一半
        int p1 = 0;
        int p2 = 0;
        // 这里可以循环一半就够了
        for (int i = 0; i < length / 2 + 1; i++) {
            if(p1 < nums1.length && (p2 == nums2.length || nums1[p1] < nums2[p2])){
                nums[i] = nums1[p1];
                p1++;
            }else{
                nums[i] = nums2[p2];
                p2++;
            }
        }
        if(length % 2 == 0){
            return (nums[length / 2 - 1] + nums[length / 2]) / 2.0;
        }else{
            return nums[length / 2];
        }
    }
    public double findMedianSortedArrays1(int[] nums1, int[] nums2) {
        int length1 = nums1.length;
        int length2 = nums2.length;
        int length = length1 + length2;
        int k = length / 2;
        int p1 = 0;
        int p2 = 0;

        while (k > 1 && length1 > p1 && length2 > p2){
            int i = k/2 - 1;
            if(i >= length1){
                i = length1 - 1;
            }
            if(i >= length2){
                i = length2 - 1;
            }
            if (nums1[i + p1] > nums2[i + p2]) {
                p2 = i + 1;
            } else {
                p1 = i + 1;
            }
            k = k - k / 2;
        }

        if(length % 2 == 0){
            return length1 - p1 > length2 - p2 ? (nums1[k - 1] + nums1[k]) / 2.0 : (nums2[k - 1] + nums2[k]) / 2.0;
        }else{
            return length1 - p1 > length2 - p2 ? nums1[k] : nums2[k];
        }
    }

    public double findMedianSortedArrays2(int[] nums1, int[] nums2) {
        int length = nums1.length + nums2.length;
        if(length % 2 == 0){
            return (getKE(nums1, nums2, length / 2) + getKE(nums1, nums2, length / 2 + 1)) / 2.0;
        }else{
            return getKE(nums1, nums2, length / 2 + 1);
        }
    }

    /**
     *
     * @param nums1 0~
     * @param nums2 0~
     * @param k  1 ~ length
     * @return
     */
    private int getKE(int[] nums1, int[] nums2, int k){
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int p1 = 0, p2 = 0;
        while (true) {
            if(length1 == p1){
                return nums2[p2 + k - 1];
            }
            if(length2 == p2){
                return nums1[p1 + k - 1];
            }
            if(k == 1){
                return Math.min(nums1[p1], nums2[p2]);
            }

            int compareIndex = k / 2 - 1;
            int index1 = Math.min(compareIndex + p1, length1 - 1);
            int index2 = Math.min(compareIndex + p2, length2 - 1);
            if(nums1[index1] > nums2[index2]){
                k = k - (index2 + 1 - p2);
                p2 = index2 + 1;
            }else{
                k = k - (index1 + 1 - p1);
                p1 = index1 + 1;
            }
        }

    }

    /**
     * 参考答案
     * @param nums1
     * @param nums2
     * @return
     */
    public double findMedianSortedArraysAnswer(int[] nums1, int[] nums2) {
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int totalLength = length1 + length2;
        if (totalLength % 2 == 1) {
            int midIndex = totalLength / 2;
            double median = getKthElement(nums1, nums2, midIndex + 1);
            return median;
        } else {
            int midIndex1 = totalLength / 2 - 1, midIndex2 = totalLength / 2;
            double median = (getKthElement(nums1, nums2, midIndex1 + 1) + getKthElement(nums1, nums2, midIndex2 + 1)) / 2.0;
            return median;
        }
    }

    public int getKthElement(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        /* 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
         * 这里的 "/" 表示整除
         * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
         * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
         * 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组
         * 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组
         * 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数
         */

        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int index1 = 0, index2 = 0;
        int kthElement = 0;

        while (true) {
            // 边界情况
            if (index1 == length1) {
                return nums2[index2 + k - 1];
            }
            if (index2 == length2) {
                return nums1[index1 + k - 1];
            }
            if (k == 1) {
                return Math.min(nums1[index1], nums2[index2]);
            }

            // 正常情况
            int half = k / 2;
            int newIndex1 = Math.min(index1 + half, length1) - 1;
            int newIndex2 = Math.min(index2 + half, length2) - 1;
            int pivot1 = nums1[newIndex1], pivot2 = nums2[newIndex2];
            if (pivot1 <= pivot2) {
                k -= (newIndex1 - index1 + 1);
                index1 = newIndex1 + 1;
            } else {
                k -= (newIndex2 - index2 + 1);
                index2 = newIndex2 + 1;
            }
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        //[1,3]
        //[2] 1,2,2,3,4,5,5,6,7,7,8
        // k = 11 / 2 + 1 = 6
        int[] nums1 = {1};
        int[] nums2 = {2,3,4,5,6};
        double result = new MedianofTwoSortedArrays().findMedianSortedArrays2(nums1, nums2);
        double result1 = new MedianofTwoSortedArrays().findMedianSortedArraysAnswer(nums1, nums2);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("用时" + (end - start));
        System.out.println(result);
        System.out.println(result1);
    }
}
